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Enregistrement W4391465470 · doi:10.1139/cgj-2023-0525

Temporal and spatial thermal performance of a ground heat exchanger in response to bridge solar recharging and de-icing operations: a pilot full-scale study

2024· article· en· W4391465470 sur OpenAlexvenueno aff
Omid Habibzadeh-Bigdarvish, Gang Lei, Xinbao Yu, Anand J. Puppala, Guillermo A. Narsilio

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSmart Materials for Construction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTexas Department of Transportation
Mots-clésHeat exchangerEnvironmental scienceFull scaleGeotechnical engineeringBridge (graph theory)Scale (ratio)ThermalEngineeringMeteorologyStructural engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A full-scale mock-up geothermal bridge was built in Texas, USA, to evaluate the field performance of a novel external geothermal bridge de-icing system. The geothermal bridge system comprises a single U-loop ground heat exchanger (GHE) 131 m deep, a geothermal heat pump, four circulation pumps, and hydronic heating loops attached to the bridge deck. A comprehensive monitoring system was implemented to monitor the spatial ground temperature response. The geothermal bridge system was operated and monitored for solar collector and bridge de-icing operations totaling 99 days between August 2019 and April 2020. An average heat injection of 5.7 W/m was observed during the solar collector operation. Based on the defined control volume, approximately 48.9–380.8 kWh of energy, corresponding to 3.7%–28.5% of the total injected energy, was available at the end of the solar–collector operation. Moreover, test results showed that 31.7%–39.4% of stored thermal energy was preserved for utilization in the first winter de-icing test. The radius of the influence zone of the GHE operation was found to be 3.45 m. The outcome of the field experimental studies and further data collection performed over a year of operations showed that the heat injection into the soil by bridge solar collector was 54% more effective than heat extraction from the ground during the several de-icing tests performed from 2019 to 2020.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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